AI-observabilitet

term_id: ai_observability

Category: engineering_practice

Definition

AI-observabilitet udvider traditionel softwareovervågning for at adressere de unikke udfordringer ved maskinlæringssystemer. Det indebærer sporing af modelydelse, datadrift og inferensforsinkelse i realtid for at sikre, at AI-systemer fungerer korrekt og pålideligt i produktion.

Summary

Praksisen med at overvåge og forstå den interne tilstand af maskinlæringssystemer gennem logfiler, metrikker og sporingsdata.

Key Concepts

  • Datadrift
  • Modelovervågning
  • Telemetri
  • Fejlfinding

Use Cases

  • Detektering af konceptdrift i produktionsmodeller
  • Fejlfinding ved lave konfidensscore for forudsigelser
  • Sikring af overholdelse af SLA’er for AI-tjenester

Code Example

1
2
3
4
5
6
7
8
9

import mlflow

# Log metrics during training
mlflow.log_metric('accuracy', 0.95)
mlflow.log_metric('loss', 0.05)

# Track model parameters
mlflow.log_param('learning_rate', 0.01)
mlflow.log_param('epochs', 10)

Related